JPS58176698A - Pattern matching system - Google Patents
Pattern matching systemInfo
- Publication number
- JPS58176698A JPS58176698A JP57058098A JP5809882A JPS58176698A JP S58176698 A JPS58176698 A JP S58176698A JP 57058098 A JP57058098 A JP 57058098A JP 5809882 A JP5809882 A JP 5809882A JP S58176698 A JPS58176698 A JP S58176698A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pattern
- matching
- pattern matching
- standard
- patterns
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。(57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.
Description
【発明の詳細な説明】
発明の対象
本発明はパターンマツチング方式に関し、@に旨声パタ
ーン認識装置等の高速実行を要求される用途に岐適なパ
ターンマツチング方式に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Object of the Invention The present invention relates to a pattern matching method, and more particularly, to a pattern matching method suitable for a variety of applications requiring high-speed execution, such as a vocal pattern recognition device.
従来技術
パターン認識装置は人カバターンと標準パターンとのパ
ターンマツチングを行うが、音声パターン認識装置など
ではこれを尚速度で実行する必快がある。このような尚
速のパターンマツチングは、マイクロコンピュータ等の
汎用演算器によるプログラム演算では一般に速度が不足
する。そこで従来のf/”パターン認識装置などは、好
適、専用の尚速演算器を用いてパターンマツチングを実
行する構成となっている。しかし、認m梢度を向上すべ
くパターンマツチングの演算精度を上げようとすると、
かかる構成ではハードウェアコスト上昇が看しく、装置
価格の大幅な上昇を招いている。Conventional pattern recognition devices perform pattern matching between human cover turns and standard patterns, but voice pattern recognition devices and the like need to perform this at high speed. Such fast pattern matching is generally not fast enough to perform program calculations using a general-purpose arithmetic unit such as a microcomputer. Therefore, conventional f/'' pattern recognition devices are configured to perform pattern matching using a suitable, dedicated high-speed arithmetic unit.However, in order to improve recognition accuracy, pattern matching calculations are When trying to improve accuracy,
In such a configuration, the hardware cost is likely to increase, leading to a significant increase in the price of the device.
発明の目的
本発明の目的は、パターン認識装置において、・・−ド
クエアコストの上昇を可及的に抑えながら、認識精度の
同上を図るパターンマツチング方式を提供することにあ
る。OBJECTS OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a pattern matching method for a pattern recognition device that achieves the same recognition accuracy while suppressing an increase in domain cost as much as possible.
マイクロコンピュータ寺の汎用演算手段(二よるプログ
ラム演算は、演算速度は専用演算手段よりも、jlなり
遅いが、その反曲、容易;二高い演算ffKを得ること
ができる。Although the program operation using the general purpose arithmetic means (2) of the microcomputer is slower than the dedicated arithmetic means by Jl, it is easy to reverse this; it is possible to obtain a high arithmetic ffK.
本発明はこの点じ層目し、入カバターンと標準パターン
とのパターンマツチングを専用演算手段による1次のパ
ターンマツチングと、汎用演算手段による2(′にのパ
ターンマツチングと(二分け、1次のパターンマツチン
グで人カバターンを十分な6[で同定不可能なとぎのみ
、2次のパターンマツチングを演算精度を上げて実行し
、人カバターンを同定する。The present invention uses this dotted layer, and performs pattern matching between the input cover pattern and the standard pattern by performing two types of pattern matching: primary pattern matching using a dedicated calculation means, and 2(′) pattern matching using a general purpose calculation means. In the first-order pattern matching, the human cover turns are identified by performing the second-order pattern matching with increased calculation accuracy only for those that cannot be identified with a sufficient number of 6[.
2次のパターンマツチングは全標準パターンについて実
行するのではなく、□1次のパターンマツチングで抽出
された第1、第2@補パターンを含む限られた数の標準
パターンについてのみ実行することにより、実行時間の
短縮を図る。Secondary pattern matching should not be performed on all standard patterns, but only on a limited number of standard patterns including the first and second complementary patterns extracted in primary pattern matching. This aims to shorten the execution time.
発明の実施例
添付の図面を参照して、本発明の一実施例)二ついて説
明する。Embodiments of the Invention Two embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
本実施列においては、全ての標準パターンについて、専
用の演算手段によって人カバターンとの整合距離が高速
演算される。求められた整合距離が規定値以丁の標準パ
ターンのうち、整合距離が最小の標準パターンが第1恢
補パターンとして、その次に小さな標準パターンが第2
候補パターンとして選ばれる。そして、第1、弔2候補
パターンの整合距離の差が規定値吸上で、F+れば、人
カバターンは第1候補パターンと刊疋され、認識を終了
する。しかし、弗1、第2侯桶パターンの整合出端が規
定値未満の場合は、汎用演算手段を用いfこプログラム
演Jlにより、上記の第1、第2の候補パターンを含む
限られた数の標準パターン(二ついてのみ、人カバター
ンとの整合距離が上記の専用演算手段よりも高い演算n
度で再演算される。In this embodiment, the matching distances to the human cover pattern are computed at high speed for all standard patterns by a dedicated computing means. Among the standard patterns whose matching distance is equal to or greater than the specified value, the standard pattern with the minimum matching distance is used as the first complementary pattern, and the next smaller standard pattern is used as the second complementary pattern.
Selected as a candidate pattern. Then, if the difference in the matching distance between the first and second candidate patterns is equal to the specified value and is F+, the human cover turn is compared to the first candidate pattern, and the recognition ends. However, if the matching end of the first and second box patterns is less than the specified value, a limited number of candidate patterns including the first and second candidate patterns can be calculated using a general-purpose calculation means. standard pattern (only two calculations with a higher matching distance with the human cover turn than the dedicated calculation means described above)
It is recalculated at the same time.
そして、この再演算の結果(二基ついて上記の判定が杏
度行われる。Then, as a result of this recalculation, the above judgment is performed for the two groups.
laF、本実Mffljの各部について峰述する。Each part of laF and Honji Mfflj will be explained in detail.
本実施列は音声パターンを認識する装置であり、音声は
マイク′ロフオン1によって電気信号に変換され入力さ
れる。この音声信号は緩衝増幅器ンを介して一群のバン
ドパスフィルタ31(i=1.2゜・・・+ n)に並
列的に人力され、例えば200H2〜6000Hzの音
声周波数成分がnチャンネルに周波数分析される。チャ
ンネル数nは通常、16ないし」チャンネルである。This embodiment is a device for recognizing voice patterns, and voice is converted into an electrical signal by a microphone 1 and input. This audio signal is input in parallel to a group of bandpass filters 31 (i=1.2°...+n) via a buffer amplifier, and the audio frequency components of, for example, 200Hz to 6000Hz are frequency-analyzed into n channels. be done. The number of channels n is typically 16 to 16 channels.
バンドパスフィルタ3iの出力信号は、時定数が50
ミIJ秒前後の一群のローパスフィルタ4i(t=t、
2.・・・t”)にチャンネル対応で通され、背戸波形
のエンベロープ波形龜変換される。ローパスフィルタ4
1の各出力信号は、約四ミリ秒(1フレーム)毎I:、
制御ユニット90制佃の下に時分割でアナログスイヅチ
5を介し、アナログ/ディジタル(A/D )変換器6
へ送られる。 −A/D変換a6は通線8ないし12ビ
ツトのものが用いられ、その出力信号はチーヤンネル毎
に、約加ミリ秒毎に1フレームのスペラトル情報とじで
バッファメモリ7に一時記憶される。The output signal of the bandpass filter 3i has a time constant of 50
A group of low-pass filters 4i (t=t,
2. . . t") in accordance with the channel, and the envelope waveform of the back door waveform is converted. Low-pass filter 4
Each output signal of 1 is generated approximately every 4 milliseconds (1 frame) I:,
An analog/digital (A/D) converter 6 is connected via an analog switch 5 in a time-sharing manner under the control of a control unit 90.
sent to. - A/D conversion a6 of 8 to 12 bits is used, and its output signal is temporarily stored in the buffer memory 7 in the form of one frame of sperature information about every additional millisecond for each channel.
バッファメモリ7に一時記憶されたスペクトルFft報
は、例えば式(1)で示される演算が施され正規化され
る。The spectrum Fft information temporarily stored in the buffer memory 7 is normalized by performing the calculation shown in equation (1), for example.
ここで、Piはチャンネルiのパワー出力、nは全チャ
ンネル数、Cは定数である。すなわら、この式(1)に
よれば、正規化後の各チャンネル出力の合計が定数Cに
等しくなるようζ二正規化される。Here, Pi is the power output of channel i, n is the total number of channels, and C is a constant. That is, according to this equation (1), ζ-2 normalization is performed so that the sum of the outputs of each channel after normalization becomes equal to the constant C.
この正規化演算は、マイクロコンピュータで構成された
汎用演算ユニット80マイクロプログラムで実行される
。This normalization operation is executed by a general purpose arithmetic unit 80 microprogram configured by a microcomputer.
また、i声区間の検出も汎用演算ユニット80マイクロ
プログラム(二より、制御ユニット90市1」碑の下(
二実行される。そのアルゴリズムは種々知られているが
、例えば予め決めた@1区以上のトータルパワーのフレ
ームを音声信号のフレームトミなし、閾値未満のフレー
ムをノイズ信号のフレームとみなす。そして、音声信号
のフレームが5つ以上連続すると音声区間として切出し
を開始し、その後、ノイズ信号のフレームがIOα上連
続すると音声区間の終了と判断する等のアルゴリズムで
、音声区間が検出される。In addition, the i-voice section can also be detected under the monument ``General-Purpose Arithmetic Unit 80 Microprogram (Second, Control Unit 90 City 1'').
Two runs. Various algorithms are known, but for example, frames with a total power of a predetermined value of 1 or more are considered to be non-audio signal frames, and frames with less than a threshold are considered to be noise signal frames. Then, when there are five or more consecutive frames of the audio signal, extraction is started as a voice section, and thereafter, when frames of the noise signal are consecutive on IOα, the voice section is detected by an algorithm that determines the end of the voice section.
なお、音声区間として切り出された一連のフレームの情
報(音声パターン清報)は、標準パターンの登録時には
RAM(ランダムアクセスメモリ)10に格納されるが
、人力音声の認識時(二はDPマツテングユニツ)11
へ送られる。なお、隙率パターンの登録は本発明の要旨
ではなく、また従来装置と同様でよいので詳細は割愛す
る。Note that information on a series of frames cut out as speech sections (speech pattern information) is stored in the RAM (random access memory) 10 when registering standard patterns, but when recognizing human speech (the second is DP Matsutengu Units). 11
sent to. Note that the registration of the porosity pattern is not the gist of the present invention and may be similar to the conventional apparatus, so the details will be omitted.
1)Pマッチングユニッ)11は、汎用演算ユニット8
から送られる入力音声パターンと、RAMl0に格納さ
れている音声パターン(標準パターン)との間の、いわ
ゆるDP(動的計画法)に基づいタパターンマッチング
(1次のパターンマツチングと称す)を商運で実行す兎
。専用の特殊演算ユニットである。なお、DPマツチン
グ手法は、周知のように標準パターンと人力音声パター
ンの発生速度の変動を吸収でき、音声認識におけるパタ
ーンマツチング手法と己て有効性が認められている。ま
たDPマツチングユニット11は、公知の構成でよい。1) P matching unit) 11 is a general-purpose calculation unit 8
The system performs pattern matching (referred to as first-order pattern matching) based on so-called DP (dynamic programming) between the input audio pattern sent from the input audio pattern and the audio pattern (standard pattern) stored in RAM10. Rabbit running with luck. It is a dedicated special calculation unit. Note that, as is well known, the DP matching method can absorb variations in the generation speed of standard patterns and human speech patterns, and is recognized as being effective as a pattern matching method in speech recognition. Further, the DP matching unit 11 may have a known configuration.
DPマツチングユニット11において、各標準パターン
と入力音声パターンとの整合距離が順次演算され、判定
ユニット12へ送られる。判定ユニツH2は、整合距離
が規定の閾値以下の標準パターンのうちで、整合距離が
最小の(人力音声パターンと最も類似度が高い)標準パ
ターンを第1候補パターン、その次に整合距離が小さい
標準パターンを第2候補パターンとして選択する。そし
て、第1、第2侯補パターンの整合距離の差が規定値以
上ならば、第1候補パターンを認識結果として田力する
。この条件が満たされないと、汎用演算ユニット8のマ
イクロプログラムにより、演算精度を上げて改めてDP
マツチング(2次のパターンマツチングと称す)が実行
される。そして、この2次のパターンマツチングの結果
1″一ついて、判定ユニット12は同様の判定を行なう
。これでも上記の条件が満足されなげれば、轟該入力音
声パターンは認識不能としてリジェクト処理される。In the DP matching unit 11, matching distances between each standard pattern and the input audio pattern are sequentially calculated and sent to the determination unit 12. The determination unit H2 selects the standard pattern with the smallest matching distance (highest similarity to the human voice pattern) as the first candidate pattern among the standard patterns whose matching distance is less than or equal to a specified threshold value, and the second candidate pattern with the smallest matching distance. Select the standard pattern as the second candidate pattern. If the difference in matching distance between the first and second candidate patterns is equal to or greater than a specified value, the first candidate pattern is selected as the recognition result. If this condition is not met, the microprogram of the general-purpose arithmetic unit 8 increases the arithmetic precision and performs DP again.
Matching (referred to as secondary pattern matching) is performed. Then, when the result of this secondary pattern matching is 1'', the determination unit 12 makes a similar determination.If the above conditions are still not satisfied, the input speech pattern is rejected as unrecognizable. Ru.
上記の汎用演算ユニット8の演算速度は、専用のhaユ
ニットであるl)Pマッチングユニツ)11に比し、著
しく遅い。したがって、全標準パターンについて2次の
パターンマツチングを実行したのでは、実行時間がか\
り過ぎる。そこで本発明では、1次のパターンマツチン
グの第1、第2候補パターンを含む限られた数の標準パ
ターンについてのみ、2次のパターンマツチングを実行
し、実行時間の短幅を図っている。この時に対酸とする
標準パターンは、レリえば、DPマッチングユニッ)1
1によって求められた整合距離の小さい順(二遇田する
方法等で容易に選ぶことができる。The calculation speed of the general-purpose calculation unit 8 is significantly slower than that of the dedicated ha unit l)P matching unit) 11. Therefore, if we execute the second-order pattern matching for all standard patterns, the execution time will be
It's too much. Therefore, in the present invention, secondary pattern matching is performed only on a limited number of standard patterns including the first and second candidate patterns for primary pattern matching, thereby reducing the execution time. . The standard pattern used for acid resistance at this time is DP matching unit) 1
1 (can be easily selected by the method of second-order matching, etc.).
ここで、DPマツチング手法における整合距離の演J!
精度について説明する。Here, the performance of the matching distance in the DP matching method J!
Explain accuracy.
前記の式(1)で表わされる人力fFの正規1ヒバワー
スベクトルの時刻tにおける値をNPl(t)とし、同
様に#4準パターンの正規化スペクトルの時刻τにおけ
る値をN5Pi(τ)とすれば、DPマツチングを行な
って両者の整合距離を算出する(二必安な格子間距離は
、例えば式(2)で示される。Let the value of the normal 1 Hibwerworth vector of human force fF expressed by the above equation (1) at time t be NPl(t), and similarly, the value of the normalized spectrum of #4 quasi-pattern at time τ be N5Pi(τ). Then, DP matching is performed to calculate the matching distance between the two (the two-dimensional interlattice distance is expressed, for example, by Equation (2)).
、Σ (NPl(t)−N8Pi(τ))2 ・・・
・・・式(2)格子間距離が小さいほど、入力音声の時
刻t(二おける正規化パワースペクトルと標準パターン
の時刻τにおける正規化パワースペクトルとが似ている
ことを食味している。格子間距離は整合距離を算出する
もとじなるので、その関数形は種々工夫されており、例
えば式(2)の代りに式(3)のような1次式も考えら
れている。,Σ(NPl(t)−N8Pi(τ))2...
... Equation (2) The smaller the inter-lattice distance, the more similar the normalized power spectrum at time t (2) of the input voice and the normalized power spectrum at time τ of the standard pattern are. Since the distance is the basis for calculating the matching distance, its functional form has been devised in various ways. For example, a linear equation such as equation (3) has been considered instead of equation (2).
iミ、l NPi(t)−N、5Pi(τ)1 ・
・・・・・式(3)このような格子間距離の演X(=用
いる関数形によって、DPマツチングを実行する演算手
段ζ二必贅な桁数(演算精度)が変わってくることは明
らかである。式(2)のような2次式は、正規化パワー
スペクトルの差分を強調するので、式(3)のような1
次式による場合:二比べ、DPマツチングを行なって竪
@−距離を求めると、i声のボルトマントに対応したパ
ワースペクトルの特徴が十分に1反映される。したがっ
て、同一発声内容(同一カテゴリ)のi声相互間の整合
距離は小さくなり、それに対し異カテゴリの蛭声相互間
の整合距離は著しく大きくなる結果、判定が各局になる
。i mi, l NPi(t)-N,5Pi(τ)1 ・
・・・・・・Equation (3) Such a calculation of the interlattice distance A quadratic equation like equation (2) emphasizes the difference in the normalized power spectrum, so a quadratic equation like equation (3)
In the case of the following equation: When comparing the two, when DP matching is performed to find the vertical@- distance, the characteristics of the power spectrum corresponding to the bolt mant of the i voice are fully reflected by 1. Therefore, the matching distance between i-voices of the same utterance content (same category) becomes small, whereas the matching distance between i-voices of different categories becomes significantly large, and as a result, the determination is made for each station.
そこで商い認識積度を得るためには、前記のDPマツチ
ングユニット11は式(2)のような2次式を採用する
のがよいが、上述の利点をいかすため(=は整合距離を
求める全過程を桁数の多い演算器;二よって高い8度で
演算しなげればならず、DPマツチングユニット11の
ハードウェアコストの上昇が避けられない。ハードウェ
アコストを抑えるには、ド立の桁を切り捨てることが考
えられる。しかし、この切捨ては演真梢閾の1次丁、し
たがって認識+1v度の低下を招く。別の方法として、
式(2)の値の上限値を設定しておぎ、計岸値がその上
限値を越えたとぎに上限値に置換−j隘、方法も考えら
れる。しかし、これではスペクトルの強調が重書される
ため、結果として異カテゴリの音戸相瓦間の整合距離の
差が減小され、演算精度を丁げたと同じこと(ニなって
しまう。Therefore, in order to obtain the matching distance, it is preferable that the DP matching unit 11 adopts a quadratic equation such as equation (2). The entire process must be performed using an arithmetic unit with a large number of digits; an increase in the hardware cost of the DP matching unit 11 is unavoidable. It is conceivable to truncate the digits of
Another possible method is to set an upper limit value for the value of equation (2) and replace it with the upper limit value when the value exceeds the upper limit value. However, in this case, the spectral emphasis is overwritten, and as a result, the difference in the matching distance between Ondo tiles of different categories is reduced, which is the same as reducing the calculation accuracy.
このように、専用の高速演算手段であるDPマツチング
ユニット11によるパターンマツチングだけで、尚い認
識精度を達成しようとすると、)・−ドウエアコストの
大幅な上昇が避けられない。As described above, if recognition accuracy is to be achieved only by pattern matching using the DP matching unit 11, which is a dedicated high-speed calculation means, a significant increase in hardware cost is unavoidable.
本発明によれば、専用の高速演算手段を用いて1次のパ
ターンマツチングを実行し、それで十分な判定が不可能
な場合は、汎用演算手段を用いて崗い演算精度の2次の
パターンマツチングを行う。According to the present invention, first-order pattern matching is performed using a dedicated high-speed calculation means, and if sufficient determination is not possible with that, a second-order pattern matching with high calculation accuracy is performed using a general-purpose calculation means. Perform matching.
したがって、1次のパターンマツチングの演算精度をそ
れほど制<シなくても、認識精度を確保できるため、専
用演算手段であるL)Pマツチングユニット11のハー
ドウェアコストを引き下げることができる。また、汎用
演算手段である汎用演算ユニット8はプログラム(二よ
り演算を実行するから、演算速度は制限される。しかし
、1次のパターンマツチングで判定できない場合のみ2
次の)くターンマツチングを実行し、しかも、2次のパ
ターンマツチングは全標準パターンではなく、1次のノ
くターンマツチングで候補パターンとして抽出された標
準パターンを含む限られた数の標準ノくターンのみを対
象として実行する。このため、パターンマツチングの実
行時間の増加は惚めて小さく抑えられ、十分な認識1室
度を:I!成できる。Therefore, recognition accuracy can be ensured without much restriction on the calculation accuracy of the primary pattern matching, and the hardware cost of the L)P matching unit 11, which is a dedicated calculation means, can be reduced. In addition, the general-purpose arithmetic unit 8, which is a general-purpose arithmetic means, executes a program (secondary calculation), so the calculation speed is limited. However, only when the first-order pattern matching cannot determine the
In addition, the second-order pattern matching is performed not on all standard patterns, but on a limited number of standard patterns including the standard patterns extracted as candidate patterns in the first-order multiple-turn matching. Executes only standard turn. Therefore, the increase in the execution time of pattern matching can be kept to a very small level, and a sufficient degree of recognition can be achieved. Can be done.
音声パターン認識装置の例について本発明を詳述した。The invention has been described in detail with respect to the example of a speech pattern recognition device.
しかし、本発明は汁声パターン認鍼装置に限らず、文字
−#!装置などの他のパターン認識装置にも同様に適用
できることは勿論である。However, the present invention is not limited to the acupuncture device that recognizes the voice pattern. It goes without saying that the present invention can be similarly applied to other pattern recognition devices such as a computer.
発明の効果
以上に詳述した0口<、本発明によれば、パターンマツ
チングのためのハードウェアコストの上昇を可及的に抑
えながら、高精闇の篩速パターンマツチングが6■能と
なり、認識積度、認識速度ともに浚れた高1生自旨のパ
ターンを忍r峨装置を安1曲(二実現できる。According to the present invention, high-definition sieving speed pattern matching is possible while suppressing the increase in hardware cost for pattern matching as much as possible. As a result, it is possible to realize the pattern of a first-year high school student, who has a high recognition rate and recognition speed, in just one song (or two) using a ninja device.
図は本発明の一実施例を示すブロック図である。
1・・・マイクロフォン、2・・・緩衝増@器、3i
(31〜3n)・・・バントハスフィルタ、4i (4
t〜4n)・・・ローパスフィルタ、5・・・アナログ
スイッチ、6・・・アナログ/ディジタル変換器、7・
・・バッファメモリ、8・・・汎用演算ユニット、10
・・・ランダムアクセスメモリ、11・・・l)Pマッ
チングユニツl−、i2・・・判定ユニット。The figure is a block diagram showing one embodiment of the present invention. 1...Microphone, 2...Buffer booster, 3i
(31-3n)...Banthus filter, 4i (4
t~4n)...Low pass filter, 5...Analog switch, 6...Analog/digital converter, 7.
...Buffer memory, 8...General purpose arithmetic unit, 10
... Random access memory, 11...l) P matching unit l-, i2... Judgment unit.
Claims (1)
と標準パターンとのパターンマツチングを、専用演算手
段による1次のパターンマツチングと、汎用演算手段を
用いたプログラム演算による2次のパターンマツチング
とに分けて行い、該1次のパターンマツチングは全ての
標準パターンについて実行し、該1次のパターンマツチ
ングで入カバターンに対応する候補パターンとして選ば
れた2つの標準パターンの人カバターンとの蟹合距離の
差が規定値未満のときのみ、該候補パターンとしての2
つの憚阜パターンを含む限られた数の標準パターンにつ
いてのみ、該第1のパターンマツチングより演算精度を
上げて該4M2のパターンマツチングを実行することを
特徴とするパターンマツチング方式。(1) Pattern recognition! It! [1-, the pattern matching between the input cover pattern and the standard pattern is divided into primary pattern matching using dedicated calculation means and secondary pattern matching using program calculation using general-purpose calculation means. , the first-order pattern matching is executed for all standard patterns, and the difference in the distance between the two standard patterns selected as candidate patterns corresponding to the incoming cover turn in the first-order pattern matching with the human cover turn. 2 as the candidate pattern only when is less than the specified value.
A pattern matching method characterized in that the 4M2 pattern matching is executed with higher calculation accuracy than the first pattern matching only for a limited number of standard patterns including two absolute patterns.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP57058098A JPS58176698A (en) | 1982-04-09 | 1982-04-09 | Pattern matching system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP57058098A JPS58176698A (en) | 1982-04-09 | 1982-04-09 | Pattern matching system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS58176698A true JPS58176698A (en) | 1983-10-17 |
JPH0454960B2 JPH0454960B2 (en) | 1992-09-01 |
Family
ID=13074475
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP57058098A Granted JPS58176698A (en) | 1982-04-09 | 1982-04-09 | Pattern matching system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS58176698A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS62119597A (en) * | 1985-11-20 | 1987-05-30 | 富士通株式会社 | Word voice recognition equipment |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2444966B1 (en) * | 2009-06-19 | 2019-07-10 | Fujitsu Limited | Audio signal processing device and audio signal processing method |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS58159599A (en) * | 1982-03-03 | 1983-09-21 | 富士通株式会社 | Monosyllabic voice recognition system |
JPS58159597A (en) * | 1982-03-03 | 1983-09-21 | 富士通株式会社 | Monosyllabic voice recognition system |
-
1982
- 1982-04-09 JP JP57058098A patent/JPS58176698A/en active Granted
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS58159599A (en) * | 1982-03-03 | 1983-09-21 | 富士通株式会社 | Monosyllabic voice recognition system |
JPS58159597A (en) * | 1982-03-03 | 1983-09-21 | 富士通株式会社 | Monosyllabic voice recognition system |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS62119597A (en) * | 1985-11-20 | 1987-05-30 | 富士通株式会社 | Word voice recognition equipment |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0454960B2 (en) | 1992-09-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP0077558B1 (en) | Method and apparatus for speech recognition and reproduction | |
US4624010A (en) | Speech recognition apparatus | |
CA2190631C (en) | Method of training neural networks used for speech recognition | |
US5596679A (en) | Method and system for identifying spoken sounds in continuous speech by comparing classifier outputs | |
US5903863A (en) | Method of partitioning a sequence of data frames | |
JPH0449717B2 (en) | ||
US4426551A (en) | Speech recognition method and device | |
JPS58176698A (en) | Pattern matching system | |
JP2992324B2 (en) | Voice section detection method | |
JP4760179B2 (en) | Voice feature amount calculation apparatus and program | |
JP2989231B2 (en) | Voice recognition device | |
JP3298658B2 (en) | Voice recognition method | |
JPS58149099A (en) | Pattern recognition system | |
JPH0554678B2 (en) | ||
JPS58195893A (en) | Pretreatment for voice recognition equipment | |
JPS6255799B2 (en) | ||
JPS625299A (en) | Voice recognition equipment | |
JPH0311478B2 (en) | ||
JPS6019200A (en) | Voice recognition | |
JPH0311479B2 (en) | ||
JPS63223696A (en) | Voice pattern generation system | |
JPS59124388A (en) | Word voice recognition processing system | |
JPS60202489A (en) | Voice recognition | |
JPH02205900A (en) | Speaker collating system | |
JPS6172296A (en) | Pattern analogy calculation system |